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自从 DALL·E 2 之后,在图像生成方面扩散模型替代GAN成了主流方向,比如开源的文生图模型stable diffusion也是基于diffusion架构的。近日, Adobe研究者在论文Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis提出了参数量为10亿(1B)的GAN模型:GigaGAN,其在文生图效果上接近扩散模型效果,而且推理速度更快,生成512x512大小图像只需要0.13s,生成16M像素图像只需要 3.66s。同时GigaGAN也支持latent空间的编辑功能,比如latent插值,风格混合,以及向量运算等。